多交互式人工蜂群算法分析

　　針對(duì)人工蜂群（ABC）算法不易跳出局部最優(yōu)解的缺點(diǎn)，提出了多交互式人工蜂群（MIABC）算法。該算法在基本人工蜂群算法的基礎(chǔ)上引入隨機(jī)鄰域搜索策略，結(jié)合跨維搜索策略，且改進(jìn)蜜蜂越限處理方式，使得算法搜索方式多樣化，從而使得算法搜索更具跳躍性，不易陷入局部最優(yōu)解，同時(shí)，對(duì)其進(jìn)行收斂性分析和性能測(cè)試。在五種經(jīng)典基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)和時(shí)間復(fù)雜度實(shí)驗(yàn)上的仿真結(jié)果表明，相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法和基本粒子群優(yōu)化（PSO）算法，該算法在1E -2精度下收斂速度提高了約30%和65%，搜索精度更優(yōu)，且在高維求解問(wèn)題方面有明顯優(yōu)勢(shì)。
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